“勘や経験”頼みを脱却、需要予測をデータ分析ベースに移行する近道を解説

　消費財を扱う企業にとって、商品の供給不足や生産過多は可能な限り避けたい問題だ。商品のトレンドに合わせ、的確な生産・流通を行いたいところだが、トレンドの移り変わりや新商品の市場投入が加速しており、需要予測はますます難しくなっている。そのため、勘や経験に頼ることのない、統計的手法に基づくデータ分析体制が求められている。

　例えば、新商品の需要予測では、既存の類似商品の販売実績データを活用。商品の価格帯や対象顧客の多様性を軸に、各商品をマッピングし、新商品により近い類似商品を絞り込み、販売実績データを集めて分析する。このとき、リピート顧客やブランド認知度など外的要因も数値化し、予測精度を高めることが一般的だ。

　また、新商品の販売後も販売実績のデータを継続的に分析し、生産の最適化を図ることになる。こうしたデータ分析をExcelで行うのでは手間が掛かり過ぎるため、需要予測に適したツールを活用したい。本資料では、大量のデータ管理やタイムリーな分析に適したツールを解説するとともに、新商品の需要を予測する手法を紹介する。